Почему ИИ-помощник руководителя обычно не работает

Я давно слышу одну и ту же историю. Руководитель подключает нейросеть, две недели открывает чат и спрашивает советов, а статусы по сделкам собирает по-прежнему сам: заходит в CRM, пишет менеджерам, ждёт ответов. Час в день на это, двадцать часов в месяц, половина рабочей недели. Вывод обычно звучит как "нейросеть не работает". На самом деле её просто поставили не туда.

Помощник в отдельной вкладке требует усилия каждый раз: вспомнить про него, открыть, сформулировать вопрос, скопировать ответ обратно в чат с командой. Это лишний шаг, а любой лишний шаг на третий день проигрывает привычке написать человеку напрямую. Ошибка здесь не в модели, а в месте, куда её поставили. Рабочий вариант обратный: ассистент должен сидеть там, где уже идёт переписка, а не ждать, когда к нему придут за советом.

Если не дать модели доступ к реальным данным, она не откажется писать отчёт, она его придумает. Текст выйдет гладким, цифры правдоподобными, а решение потом принимается на основе выдумки. Единственное лечение, какое я видел рабочим, это простое правило: каждая цифра в отчёте должна иметь источник, который можно открыть и проверить. "Сделок в работе 14" годится только если это выгрузка из CRM на конкретный час, а не мнение модели. Если источник подключить невозможно, помощнику просто не дают писать отчёты, оставляют только задачи и напоминания.

Самая частая формулировка задачи звучит широко: разгрузи, помогай, бери на себя рутину. Широкая постановка даёт широкий и бесполезный результат. Помощник то пишет тексты, то считает смету, то советует по найму, и ни одно из этих дел не доводит до конца. Через месяц делается вывод, что инструмент не работает, хотя не работала именно постановка задачи. Лучше получается, когда начинают с двух трёх повторяющихся действий, которые прямо сейчас съедают время, и не трогают список, пока эти действия не идут без сбоев хотя бы пару недель подряд.

Самый честный способ, число до и число после. Сколько часов в неделю уходит на сбор статусов, сколько вопросов от клиентов висит без ответа больше часа, сколько договорённостей теряется между устным разговором и записью в систему. Через месяц эти же три числа пересчитываются заново. Если никто не сверяет первые отчёты помощника с реальностью, узнать, какая из цифр врёт, не получится. Контроль в начале обходится дешевле, чем решение, принятое по неверному отчёту.

У вас в компании была похожая история с ИИ-помощником? Расскажите, на чём именно его забросили: на привычке писать людям напрямую, на отчётах без оснований или на слишком широкой задаче, мне интересно сравнить наблюдения.